Parallel genetic scheduling for parallel applications

(2001) Parallel genetic scheduling for parallel applications. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
9810.pdf

Download (3MB) | Preview

Arabic Abstract

في هذه الرسالة ، تم تصميم خوارزمية جينية متوازية للقيام بجدولة التطبيقات المتوازية على نظام متعدد المعالجات . لقد قمنا أولا بتصميم خوارزمية جينية متتابعة سريعة وفعالة ثم ينينا عليها الخوارزمية الجينية المتوازية . الخوارزمية الجينية المتوازية تعتمد على نوعية من الخوارزميات الجينية تسمى بالجزر ، حيث إن مجموعة الحلول تنقسم إلى عدة مجموعات . كل مجموعة تتطور بواسطة خوارزمية جينية منفصلة ومن حين لآخر تتبادل المجموعات الحلول الجيدة . الخوارزمية الجينية المتوازية جربت على شبكة من أجهزة (SUN) . ولقد لوحظ من خلال النتائج إن الجداول التي تنتجها الخوارزمية الجينية المتوازية أفضل بشكل عام من الجداول التي تنتجها الخوارزمية الجينية المتتابعة . علاوة على ذلك إن الخوارزمية الجينية المتوازية تحقق بعض التسارع على الخوارزمية الجينية المتتابعة وان التسارع يزيد بزيادة عدد الأجهزة في نظام المعالجة المتوازية .

English Abstract

In this thesis, a parallel genetic algorithm for scheduling parallel tasks on a multiprocessor system is proposed. We first designed a fast and efficient sequential genetic algorithm upon which the parallel genetic algorithm developed. The parallel genetic algorithm is based on the island model of GA where a population is divided into a number of independent subpopulations. Each subpopulation is evolved by an independent GA and periodically fit strings migrate between the subpopulations. The parallel genetic algorithm was implemented on a network of SUN workstations. It has been observed through the experiments that generally the schedules generated by the parallel genetic algorithm are better than the schedules generated by the sequential genetic algorithm. Furthermore, the parallel genetic algorithm achieved some speedup over the sequential genetic algorithm. The speedup increases as the number of workstations in the parallel machine increases.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Computer
Department: College of Computing and Mathematics > Information and Computer Science
Committee Advisor: Al-Suwaiyel, Mohammed
Committee Members: Sait, Sadiq M. and Sarfraz, Muhammad
Depositing User: Mr. Admin Admin
Date Deposited: 22 Jun 2008 13:49
Last Modified: 01 Nov 2019 13:51
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/9810